Flink实战（八十七）：flink-sql使用（十四）Flink 与 hive 结合使用（六）Hive 函数

本文主要是介绍Flink实战（八十七）：flink-sql使用（十四）Flink 与 hive 结合使用（六）Hive 函数，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。

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1 通过 HiveModule 使用 Hive 内置函数

在 Flink SQL 和 Table API 中，可以通过系统内置的 HiveModule 来使用 Hive 内置函数，

详细信息，请参考 HiveModule。

val name            = "myhive"
val version         = "2.3.4"

tableEnv.loadModue(name, new HiveModule(version));

modules:
   - name: core
     type: core
   - name: myhive
     type: hive

• 请注意旧版本的部分 Hive 内置函数存在线程安全问题。 我们建议用户及时通过补丁修正 Hive 中的这些问题。

2 Hive 用户自定义函数(User Defined Functions)

在 Flink 中用户可以使用 Hive 里已经存在的 UDF 函数。

支持的 UDF 类型包括：

• UDF
• GenericUDF
• GenericUDTF
• UDAF
• GenericUDAFResolver2

在进行查询规划和执行时，Hive UDF 和 GenericUDF 函数会自动转换成 Flink 中的 ScalarFunction，GenericUDTF 会被自动转换成 Flink 中的 TableFunction，UDAF 和 GenericUDAFResolver2 则转换成 Flink 聚合函数(AggregateFunction).

想要使用 Hive UDF 函数，需要如下几步：

• 通过 Hive Metastore 将带有 UDF 的 HiveCatalog 设置为当前会话的 catalog 后端。
• 将带有 UDF 的 jar 包放入 Flink classpath 中，并在代码中引入。
• 使用 Blink planner。

3 使用 Hive UDF

假设我们在 Hive Metastore 中已经注册了下面的 UDF 函数：

/**
 * 注册为 'myudf' 的简单 UDF 测试类. 
 */
public class TestHiveSimpleUDF extends UDF {

    public IntWritable evaluate(IntWritable i) {
        return new IntWritable(i.get());
    }

    public Text evaluate(Text text) {
        return new Text(text.toString());
    }
}

/**
 * 注册为 'mygenericudf' 的普通 UDF 测试类
 */
public class TestHiveGenericUDF extends GenericUDF {

    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        checkArgument(arguments.length == 2);

        checkArgument(arguments[1] instanceof ConstantObjectInspector);
        Object constant = ((ConstantObjectInspector) arguments[1]).getWritableConstantValue();
        checkArgument(constant instanceof IntWritable);
        checkArgument(((IntWritable) constant).get() == 1);

        if (arguments[0] instanceof IntObjectInspector ||
                arguments[0] instanceof StringObjectInspector) {
            return arguments[0];
        } else {
            throw new RuntimeException("Not support argument: " + arguments[0]);
        }
    }

    @Override
    public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
        return arguments[0].get();
    }

    @Override
    public String getDisplayString(String[] children) {
        return "TestHiveGenericUDF";
    }
}

/**
 * 注册为 'mygenericudtf' 的字符串分割 UDF 测试类
 */
public class TestHiveUDTF extends GenericUDTF {

    @Override
    public StructObjectInspector initialize(ObjectInspector[] argOIs) throws UDFArgumentException {
        checkArgument(argOIs.length == 2);

        // TEST for constant arguments
        checkArgument(argOIs[1] instanceof ConstantObjectInspector);
        Object constant = ((ConstantObjectInspector) argOIs[1]).getWritableConstantValue();
        checkArgument(constant instanceof IntWritable);
        checkArgument(((IntWritable) constant).get() == 1);

        return ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(
            Collections.singletonList("col1"),
            Collections.singletonList(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector));
    }

    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String str = (String) args[0];
        for (String s : str.split(",")) {
            forward(s);
            forward(s);
        }
    }

    @Override
    public void close() {
    }
}

在 Hive CLI 中，可以查询到已经注册的 UDF 函数:

hive> show functions;
OK
......
mygenericudf
myudf
myudtf

此时，用户如果想使用这些 UDF，在 SQL 中就可以这样写：

Flink SQL> select mygenericudf(myudf(name), 1) as a, mygenericudf(myudf(age), 1) as b, s from mysourcetable, lateral table(myudtf(name, 1)) as T(s);

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